La IA solo aporta valor en seguros si los datos son fiables. Descubre por qué la calidad de datos frena decisiones en aseguradoras y cómo solucionarlo.
Datos e IA: el gran freno oculto de las aseguradoras
La inteligencia artificial promete revolucionar el sector asegurador español: suscripción automatizada, gestión inteligente de siniestros, detección avanzada de fraude y tarificación personalizada en tiempo real. Sin embargo, un problema mucho más básico está frenando esta transformación: la calidad de los datos.
Si a nivel global la calidad de los datos frena la toma de decisiones en torno al 41% de las aseguradoras, en España la realidad no es muy distinta. Muchas entidades han invertido en herramientas, cuadros de mando y pilotos de IA… pero siguen sin confiar plenamente en la información sobre la que se apoyan sus decisiones críticas.
En este artículo, dentro de la serie “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”, analizamos por qué los datos siguen siendo el cuello de botella, qué riesgos supone para el negocio y cómo construir una estrategia de datos e IA que realmente genere valor y no solo presentaciones.
1. Cuando el problema no es la IA, sino los datos
Durante los últimos años, el discurso sobre la transformación digital en seguros ha girado en torno a la IA generativa, el machine learning y la automatización. Pero, en la práctica, muchos proyectos se atascan antes de despegar porque los datos no están listos.
Síntomas de que la calidad de datos está frenando tu negocio
En conversaciones con equipos de aseguradoras españolas suelen aparecer patrones muy similares:
- Múltiples versiones de la “misma” prima para un cliente según el departamento
- Bases de datos comerciales, de siniestros y de recobros sin integrar
- Duplicidad de clientes (misma persona, varios IDs)
- Campos críticos sin rellenar (NIF, fecha de efecto, canal, ramo…)
- Altos niveles de trabajo manual para “limpiar” o reconciliar información
El resultado es claro: desconfianza en los datos. Y cuando los directivos no se fían de sus propios cuadros de mando, las decisiones se ralentizan o se basan en intuición y “excel personales”.
Sin datos fiables, la IA no es una ventaja competitiva: es un riesgo operativo.
2. Impacto directo en la toma de decisiones aseguradoras
La calidad de datos no es un tema técnico, es un tema de negocio. Especialmente en un contexto como el actual (final de 2025), con presión en resultados, inflación de costes de siniestros y fuerte competencia en precio.
2.1. Suscripción y tarificación: riesgo mal medido, precio mal calculado
En suscripción, pequeñas imprecisiones de datos se amplifican de forma masiva:
- Datos incompletos sobre el riesgo (uso del vehículo, actividad de la empresa, valores asegurados) llevan a tarifas infravaloradas o sobrevaloradas.
- Históricos de siniestralidad mal ligados al cliente o póliza impiden entrenar modelos de tarificación personalizada fiables.
- Errores en el canal o en el origen del negocio distorsionan los análisis de rentabilidad comercial.
Una aseguradora que no confía en su información de riesgo tiende a reaccionar con medidas gruesas: subidas de prima generalistas, endurecimiento de criterios sin segmentación fina y pérdida de competitividad frente a aseguradoras más data-driven.
2.2. Siniestros: decisiones lentas y clientes insatisfechos
En gestión de siniestros, la falta de datos coherentes provoca:
- Dificultad para automatizar decisiones (por ejemplo, pago rápido de siniestros sencillos)
- Imposibilidad de tener una visión 360º del asegurado (mismo siniestro tratado por varias áreas sin coordinación)
- Peor experiencia de cliente: repetición de datos, incoherencias, tiempos muertos
La IA puede priorizar siniestros, asignar peritos, estimar reservas o incluso predecir litigiosidad, pero solo si los datos de entrada (históricos, tipologías, importes, tiempos de tramitación) son consistentes.
2.3. Detección de fraude: modelos que “vean” patrones reales
La detección de fraude es una de las grandes promesas de la IA para seguros. Pero si las características de los siniestros, los vínculos entre clientes, talleres, abogados y mediadores o los resultados de las investigaciones no están bien registrados, los algoritmos apenas captarán ruido.
Una base de datos pobre en calidad:
- Genera muchos falsos positivos (investigar casos legítimos)
- Deja pasar fraude sofisticado (patrones que no se pueden ver)
- Desgasta a los equipos de SIU y a la red pericial
En resumen: sin datos limpios, no hay fraude visible.
3. Por qué las aseguradoras españolas arrastran problemas de datos
No es casualidad que casi la mitad de las aseguradoras a nivel global declaren que la calidad de datos frena sus decisiones. El sector arrastra una historia tecnológica compleja.
3.1. Legado de sistemas y fusiones
Muchas compañías en España:
- Siguen operando con mainframes y sistemas legacy muy rígidos
- Han absorbido carteras o entidades, heredando múltiples sistemas de pólizas y siniestros
- Mantienen soluciones departamentales en paralelo (comercial, siniestros, financiero)
Cada migración, cada integración incompleta, añade capas de inconsistencia. El resultado son silos de información y modelos de datos distintos para un mismo concepto (cliente, póliza, riesgo, mediador).
3.2. Procesos manuales y cultura “tolerante al error”
En muchos procesos core del seguro se sigue asumiendo que “luego ya se arreglará”:
- Altas de pólizas con campos opcionales que en realidad son críticos
- Excel como soporte estructural de operación diaria
- Criterios de codificación diferentes entre oficinas o mediadores
Esta cultura, sumada a la presión comercial, genera datos pobres desde el origen. Y ninguna herramienta de IA puede compensar sistemáticamente errores de captura masivos.
3.3. Falta de una función de Data Governance madura
En no pocas entidades, la gestión de datos se entiende como un tema de TI, no de negocio. Falta:
- Propiedad de datos clara por proceso (suscripción, siniestros, recobros…)
- Estándares y definiciones comunes (¿qué es exactamente “cliente activo”?)
- Mecanismos de control de calidad continuos, no solo proyectos puntuales
Sin un Data Governance sólido, los proyectos de IA acaban siendo pilotos aislados sobre “datasets bonitos”, pero no escalables al día a día.
4. Cómo construir una base de datos preparada para IA en seguros
Pasar de la constatación del problema a la acción requiere una hoja de ruta realista, alineada con los objetivos del negocio asegurador en España.
4.1. Empezar por un diagnóstico pragmático
Antes de lanzar el próximo proyecto de IA, es clave:
- Identificar los dominios de datos críticos: clientes, pólizas, siniestros, mediadores, facturación, recobros.
- Medir la calidad actual en dimensiones como: completitud, consistencia, duplicidad, actualidad.
- Priorizar por impacto en negocio: por ejemplo, foco inicial en datos que alimentan la tarificación y la gestión de siniestros.
Esto puede hacerse con herramientas automáticas de Data Quality, pero también con algo tan sencillo como talleres con negocio para detectar incoherencias frecuentes.
4.2. Definir gobierno del dato con responsables de negocio
Para que la calidad de datos deje de ser un “problema de sistemas”, hace falta asignar responsabilidades claras:
- Data Owners de negocio: responsables de que los datos de su proceso tengan calidad (ej. director de siniestros, director técnico).
- Data Stewards: perfiles que velan por las definiciones, catálogos de datos y normas de uso.
- Un Comité de Datos que arbitre conflictos (por ejemplo, definiciones divergentes entre comercial y técnico).
En el marco de la serie “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”, este gobierno del dato es el puente que conecta la ambición de IA con la realidad operativa diaria.
4.3. Mejorar la captura de datos en los procesos clave
La mejor limpieza de datos es la que no hace falta porque el dato entra bien desde el principio. Algunas palancas:
- Formularios inteligentes en la contratación que validen y obliguen campos clave
- Integración con fuentes externas (catastro, DGT, registros mercantiles) para pre-rellenar y validar información
- Reglas de negocio en tiempo real que alerten de inconsistencias (ej. fecha de siniestro anterior a fecha de efecto)
Cada campo crítico bien capturado multiplica el potencial de los futuros modelos de IA en suscripción, pricing y siniestros.
4.4. Unificar visión de cliente y póliza
Para que la IA pueda generar valor transversal (por ejemplo, recomendar productos, anticipar cancelaciones o detectar fraude cruzado), es imprescindible lograr una visión 360º de cliente y póliza:
- Resolver duplicidades de clientes con procesos de master data management (MDM)
- Establecer identificadores únicos y estables para cliente, póliza, riesgo y mediador
- Reconectar históricos dispersos, especialmente de siniestros
Sin esta capa unificada, los modelos de IA solo verán “trozos” de la realidad del asegurado.
5. Casos de uso de IA que dependen críticamente de la calidad de datos
Para aterrizarlo en el día a día, veamos algunos casos de uso de IA para seguros en España que solo funcionan si los datos son fiables.
5.1. Suscripción automatizada y tarificación dinámica
Modelos que deciden de forma automática si aceptar un riesgo y a qué precio necesitan:
- Históricos limpios de siniestralidad por segmento
- Información precisa del riesgo (ubicación, actividad, coberturas contratadas)
- Datos de comportamiento: renovaciones, anulaciones, impagos
Una aseguradora que ha invertido en limpiar y estructurar estos datos puede:
- Ofrecer precio personalizado en tiempo real en canales digitales
- Definir reglas automáticas de aceptación/rechazo para riesgos estándar
- Ajustar primas trimestralmente en carteras específicas según experiencia real
5.2. Gestión de siniestros con priorización inteligente
La IA puede ayudar a decidir qué siniestros tratar de forma automática, cuáles investigar, cuáles priorizar por impacto o por sensibilidad del cliente.
Para ello necesita datos fiables sobre:
- Tipología, causa y severidad
- Tiempos de tramitación históricos
- Resultados de recobro y litigiosidad
Con buena calidad, la aseguradora puede:
- Reducir el ciclo de vida del siniestro en casos sencillos
- Mejorar la experiencia del cliente (pagos rápidos donde procede)
- Focalizar recursos expertos en siniestros complejos o de alto impacto
5.3. Detección de fraude en red
Los modelos de graph analytics que detectan redes de fraude (clientes vinculados, talleres sospechosos, abogados reincidentes) necesitan datos coherentes sobre:
- Entidades (personas, empresas, talleres, profesionales)
- Relaciones entre ellas (quién recomienda a quién, qué siniestros comparten)
- Resultados de investigaciones previas
Si los datos están bien estructurados, la aseguradora puede anticipar patrones de fraude antes de que se consoliden y optimizar sus equipos de investigación.
Conclusión: sin datos fiables, no hay innovación aseguradora
En un contexto como el actual, con la IA en el centro de la conversación sobre el futuro del seguro en España, es fácil dejarse llevar por la tecnología y olvidar el fundamento: la calidad de los datos.
Si alrededor del 41% de las aseguradoras en el mundo reconoce que la mala calidad de datos frena su toma de decisiones, la conclusión es clara: el verdadero diferencial competitivo en los próximos años no estará solo en qué algoritmos se usan, sino en qué datos alimentan esos algoritmos y con qué nivel de confianza.
Para las entidades que participan en esta transformación, el reto y la oportunidad son evidentes:
- Convertir la gestión del dato en una prioridad estratégica de negocio, no solo de TI.
- Alinear su hoja de ruta de IA con un plan concreto de mejora de calidad, gobierno y unificación de datos.
- Empezar por casos de uso de alto impacto en suscripción, siniestros y fraude, construyendo evidencias de valor.
La pregunta clave para los próximos meses es sencilla: ¿están tus datos listos para la IA que quieres desplegar en tu aseguradora? El momento de responderla —y actuar— es ahora.